Simulation using for SCM

Имитационное моделирование и

его применение в управлении

цепями поставок

Кадимов Мансур, 2010г.

Содержание

• Сложные системы и моделирование

• Имитационное моделирование

• Виды имитационных моделей

• Цепи поставок

• Использование ИМ для управления ЦП

• Этапы технологии создания и использования имитационной модели

• Пример из моей дипломной работы

Кадимов М. ИМ и его применение в УЦП

2

Сложные системы

• Значение слова «система» определить сложно

• Проще оказалось определить то, что является сложной системой . Свойства:

• Целостность и при этом возможность разбиения на составляющие

• Наличие устойчивых связей

• Определенная организация(структура, функции)

• Эмерджентность(интегративные качества)

• Примеры?


3

Сложные системы как объект

моделирования • Как правило уникальны

• Расчленяя СС на составляющие, нельзя познать свойство системы в целом

• Необходимо изучение в динамике

• Разнородность подсистем и элементов, а также критериев оценки

• Случайность и неопределенность действующих в системе факторов

• Создание супермодели бесполезно, т.к. она так же сложна, как и сама система


4

Моделирование – форма отображения действительности с целью выяснения или воспроизведения тех или иных свойств объектов, явлений, процессов с помощью

других объектов, процессов, явлений, либо с помощью абстрактного описания(изображение, карты, описание, программы и т.д.)


5

Модель- абстрактное описание системы в форме отличной от

оригинальной


6

Концептуальное – с помощью специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественных или искусственных языков

Физическое моделирование –объект или процесс воспроизводится исходя из соотношения подобия, вытекающего из схожести физических явлений

Математическое (логико-математическое) - построение модели осуществляется средствами математики и логики

Компьютерное моделирование

Структурно – функциональное - это схемы (блок-схемы), графики, диаграммы, таблицы, рисунки со специальными правилами их объединения и преобразования

Имитационное (программное) моделирование – при котором логико-математическая модель исследуемой системы представляет собой алгоритм функционирования системы, программно-реализуемый на компьютере.

Основные виды моделирования


7

Компьютерное моделирование

• Суть – получение количественных и качественных результатов на имеющейся модели.

• Качественные результаты анализа обнаруживают неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др.

• Количественные выводы в основном носят характер анализа существующей сложной системы или прогноза будущих значений некоторых переменных


8

Методология компьютерного

моделирования • Системный анализ (направление кибернетики,

общая теория систем), центральной процедурой которого является построение обобщенной модели, отражающей все факторы и взаимосвязи реальной системы.

• Предметом компьютерного моделирования может быть любая сложная система, любой объект или процесс.

• Компьютерная модель должна отражать все свойства, основные факторы и взаимосвязи реальной сложной системы, критерии, ограничения.


9

Основные понятия моделирования

• Предметная область • Объект моделирования – не вся система, а еѐ «срез» • Цель построения: обучение, описание, измерение,

прогнозирование, познание и т.д. • Требования: адекватность, простота и понятность,

удобство, адаптивность • Форма представления: мысленная(образ), знаковая,

материальная • Вид описания • Характер реализации: аналитический, машинный,

физический • Метод исследования: статистический,

имитационный, расчетный


10

Метод Монте-Карло

• Метод статистического моделирования на ЭВМ • Машинное воспроизведение функционирования

вероятностных моделей, либо исследование детерминированных процессов, заданных в виде математических моделей с логическими элементами с помощью статистических испытаний на ЭВМ (метод Монте-Карло).

• Особенностью является случайное задание исходных данных с известными законами распределения и, как следствие, вероятностное оценивание характеристик исследуемых процессоров.

• Статистическое моделирование является эффективным методом исследования слабоорганизованных систем с несложной логикой функционирования.


11

Имитационное моделирование

• Нельзя отождествлять с машинным ▫ используются аналитические методы и методы системного анализа ▫ включает идеи и приемы метода Монте-Карло

• Отличие ИМ от математического моделирования ▫ структура систем и процессы функционирования в ИМ

описываются не в явном виде, определяющем зависимости определяемых характеристик от входных переменных

▫ ИМ основано на экспериментальном подходе, а не расчетном • Таким образом, имитационное моделирование отличается

высокой степенью общности, создает предпосылки к созданию унифицированной модели, легко адаптируемой к широкому классу задач, выступает средством для интеграции моделей различных классов.

• Метод имитационного моделирования поднимает моделирование на качественно более высокий уровень


12

экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники

Сохраняются логическая структура и поведенческие свойства объектов Процесс

моделирования

Метод имитационного

моделирования


13

Особенности имитационного

моделирования • Позволяет воспроизводить моделируемые объекты:

▫ с сохранением их логической структуры, ▫ с сохранением поведенческих свойств

(последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е. динамики взаимодействий.

• При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели.

• Построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы.


14

Состав ИМ

• Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние..

• Имитационное моделирование – это представление динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с хорошо определенными операционными правилами.

• Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени.

Описание состояний системы

Процесс взаимодействия

различных элементов между

собой и с внешней средой

Алгоритм функционирования

отдельных элементов

Реальную система (процесс), как совокупность

взаимодействующих элементов


15

Модельное время

• Пошаговый метод - продвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага (принцип t)

• По-событийный метод (принцип ―особых состояний‖). В нем координаты времени меняются только когда изменяется состояние системы. В по событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная. Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события

Модельное время

Событийное

Пошаговое


16

По-событийный метод

• Применение по-событийного метода предпочтительно в случае, если частота наступления событий невелика, тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени

• На практике по-событийный метод получил наибольшее распространение


17

Пошаговый метод

• Используется

▫ когда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты

▫ когда сложно предсказать появление определенных событий

▫ когда событий очень много и они появляются группами

• В остальных случаях применяется по-событийный метод. Он предпочтителен, когда события распределены неравномерно на временной оси и появляются через значительные временные интервалы


18

Классификация имитационных

моделей По модельному времени

Дискретные

Непрерывные

Непрерывно-дискретные


19

Дискретные модели

В дискретных (дискретно-событийных) имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.


20

Описание функционирования

дискретной системы • Функционирование дискретной системы

можно описать

▫ определяя изменения состояния системы, происходящие в моменты свершения событий

▫ описывая действия, в которых принимают участие элементы системы

▫ описывая процесс, через который проходят элементы.


21

Системы массового обслуживания

• Система массового обслуживания – абстрактный объект, в котором выполняется последовательность операций, включает совокупность приборов обслуживания, которые связаны определенным логическим порядком.

• В соответствии с этой логикой происходит движение материальных носителей – заявок на обслуживание от канала к каналу


22

Структура СМО • Заявка характеризуется моментом появления на входе системы, статусом по отношению к другим заявкам,

некоторыми параметрами, определяющими потребности во временных ресурсах на обслуживание

• Постоянно поступающие заявки на обслуживание образуют поток заявок – совокупность заявок, распределенную во времени.

• Поток заявок может быть однородным (с точки зрения обслуживания все заявки равноправны) и неоднородным.

• Основной параметр потока заявок – промежуток времени между моментами поступления 2-х соседних заявок.

• Поток заявок может быть стационарным и нестационарным (например, изменяться от времени суток).

• Поток заявок рассматривается как случайный процесс, характеризующийся функцией распределения периода поступления

• Элемент системы, в котором происходят операции, называется обслуживающим устройством. В момент выполнения операций он занят, иначе – свободен. Если ОУ (канал) свободен, то заявка принимается к обслуживанию.

• Обслуживание каждой заявки каналом означает задержку в нем заявки на время, равное периоду обслуживания.

• После обслуживания заявка покидает прибор обслуживания. Таким образом, ОУ характеризуется временем обслуживания заявки.

• При случайном характере поступления заявок образуются очереди.

• Заявки принимаются к обслуживанию

▫ в порядке очереди (FIFO, очереди с приоритетами и др.),

▫ в случайном порядке в соответствии с заданными распределениями,

▫ по минимальному времени получения отказа,50


23


24

Дискретная модель обработки звонков

Непрерывные модели

В непрерывных имитационных моделях переменные изменяются непрерывно, состояние моделируемой системы меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений.


25

Системная динамика

• Ориентирована на моделирование систем и процессов на высоком уровне агрегирования, где отображения отдельных элементов процессов, т.е. их дискретности, становится ненужным (например, экономика отдельных стран и регионов, транспортные системы страны, и т.п., проблемы мирового развития).

• В основе концепции системной динамики лежит представление о функционировании системы, как совокупности потоков информации, энергии, промышленной продукции, денежных средств и т.п.


26

Структура моделей системной

динамики • Узлы компонент сети потоков (за

исключением нулевого узла) изображают наиболее существенные с точки зрения разработчиков модели состояния выделенных ингредиентов – изображаются как прямоугольники(«уровни»)

• Дуги сети задают возможные переходы их элементов из одного состояния в другое(«потоки»)

• Характеристики интенсивности(«темпы»)


27

• Моделируемые процессы отображаются в виде некоторой фиксированной структуры, состоящей из накопителей – уровней, соединенных взаимосвязанными потоками, которые, перетекая по всей системе, изменяют значение уровней

• Уровни характеризуют возникающее накопление внутри системы и являются величинами, которые определяются как переменные состояния системы (например: для банка – это сальдо, для склада – текущий уровень запасов на складе). Уровни описывают величины, непрерывные по диапазону значений, но дискретные во времени.

• Потоки изменяют значение уровней. В экономике, производстве потоками можно управлять. Потоки регулируются управленческими решениями, которые можно определить как скорости изменения потоков, т.е. темпы

• Темп показывает, как изменяются уровни за интервал времени, равный шагу моделирования. Темп характеризует динамику моделируемой системы


28

Примеры потоков и резервуаров

Пример из продукта AnyLogic


29

Примеры моделей системной

динамики

Непрерывно-дискретные модели

• Поскольку в реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработаны непрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов


30

Цепь поставок

• Система в виде цепи, звеньями которой являются все объекты, потоки (материалов, информации и услуг) и взаимосвязи предприятия, его поставщиков, дистрибьюторов и клиентов, вплоть до конечного потребителя

31

Производитель Дистрибьютор Магазин Потребитель


Логистическое управление

компанией • Интегрированное управление бизнес-

процессами по продвижению продукции и сопутствующих ему потоков от источника его возникновения до конечного потребителя с целью достижения максимальной эффективности деятельности компании

• Функции организации, планирования, регулирования, координации, контроля и анализа

• Объектом логистического управления являются потоки, потоковые процессы, любые процессы, связанные с перемещением чего-либо


32

Управление логистическим

обслуживанием • Система управления логистическим обслуживанием

основана на следующих основных принципах: ▫ ориентация на потребителя ▫ ориентация на бизнес-процесс ▫ ориентация на предотвращение ошибок и сбоев ▫ ориентация на постоянное совершенствование

• Логистическая система компании эффективно

работает на потребителя только тогда, когда основные элементы системы, такие как закупки, производство, хранение, транспортировка и распределение, функционируют как единый четко отлаженный механизм


33

Основное правило 7R

Right product

Right quality

Right quantity

Right time

Right place

Right customer

Right cost


34

Уровни управления ЦП


35

Применение имитационного

моделирования • Безусловным лидером по ―осознанному спросу‖

и внедрениям ИМ в России является область логистики: перевозки, работа склада, политики закупок, и, шире, функционирование цепочек поставок

• Логистика предполагает системный подход к интегрированному и динамическому управлению материальными, финансовыми, информационными потоками в организации.

• Это во многом перекликается с принципами системной динамики и понятием о бизнес-процессах.


36

Задачи, решаемые на различных

уровнях управления ЦП • Стратегическое планирование - целью является оценка

функционирования системы на больших временных интервалах (обычно от недели до года) и вычисление основных показателей. По результатам моделирования принимается решение о типах и количестве единиц оборудования, о топологии системы и правилах организации материальных потоков. ▫ ИМ является основой принятия инвестиционных решений и

выбора варианта модернизации производственной системы, оценки возможностей развития системы или внедрения таких подходов, как «just-in-time», инструментом проигрывания сценариев «что-если» без вмешательства в реальный процесс

• Тактическое планирование ▫ оценка текущего состояния и эффективности функционирования

действующей производственной и логистической системы ▫ анализ узких мест


37

Использование ИМ

• Стратегический и тактический уровень • Модель можно использовать для имитации в

обобщенном виде всех потоков и процессов, проходящих и применяемых по всей цепи поставок компании, при сохранении точности их параметров на операционном уровне. Учитывая мощности, затраты и объем спроса, модель позволяет выбрать лучший вариант источников поставок и мест расположения мощностей для реализации процессов и видов деятельности, позволяющий минимизировать затраты и при этом удовлетворять спрос (или в случае ограниченных ресурсов или материалов — добиваться максимальной прибыли при меняющихся кривых спроса).


38

Задачи, решаемые на различных

уровнях управления ЦП • Оперативное и календарное планирование -

построение графика производства на короткий период времени – от часов до дней.

▫ С помощью имитационной модели осуществляется текущее планирование, составление расписания загрузки технологического оборудования, разрабатывается оперативно-плановое задание или сменно-суточное задание для персонала, выполняется расчет графика поступления заказов (деталей) и оснастки производственного участка


39

Использование ИМ

• Операционный уровень

▫ Назначение - определить оптимальный вариант повседневного использования ресурсов и процессов, а также более глубоко разобраться в затратах и мощностях предприятия, процессов и ресурсов, затратах на содержание или получение запаса, транспортных издержках и т.д. Операционные модели обычно оптимизируют виды деятельности, выполняемые ежедневно или еженедельно на уровне единицы хранения(SKU).


40

Применение одной модели для

различных задач • Основой для решения каждого из перечисленных типов

задач может служить одна и та же имитационная модель, детализированная и настроенная с учетом особенностей решаемого класса задач

• Так, для решения стратегических задач, потребуются временные характеристики процессов, заданные с помощью усредненных параметров распределения соответствующих характеристик. Для тактических - сбор и обработка статистики по временным процессам, показателям надежности. Для оперативного планирования параметры надежности и статистические распределения параметров теряют свою актуальность и заменяются на графики использования основных ресурсов производства и движения материальных потоков


41

Частные примеры

• Понимание принципов функционирования существующей цепочки поставок

• Определение областей(узких мест), ограничивающих пропускные возможности цепи поставок

• Определение запаса прочности цепи на случаи резкого увеличения спроса или возникновения сбоев в работе поставщиков

• Оценка предполагаемых конфигураций цепи поставок • Анализ сценариев «что если?», анализ рисков • Выбор наилучших политик и параметров управления цепями

поставок • Планирование бюджета и временных характеристик • Наиболее эффективно использование имитационных моделей

на стадии предпроектных работ и проектирования новых или модернизации существующих предприятий.


42

Запасы, как объект моделирования

• Являются специфичным элементом производственной системы и не рассматривается как система массового обслуживания

• Характеризуется: ▫ объемом (вместимостью склада) ▫ размерами страховых запасов ▫ текущий уровень запасов на складе; ▫ стратегией управления запаса, которая описывается переменными ▫ точкой дозаказа (критический уровень запасов) ▫ размером партии поставок и интервалами между поставками

• Управление (принятие решений) в масштабе производства предполагает выбор эффективной стратегии управления запасами, реализующей задачу синхронизации потока поставок на склад с потоком заказов на отправку при минимизации затрат на хранение, транспортировку, аренду складских комплексов и т.п.

• В задачах по управлению запасами определяются количество складов, объем складов, размер партии поставок, рациональный размер страхового задела, допустимое время хранения продукции на складе и т.п.


43

Склад, как объект моделирования

• Имитационное моделирование позволяет увидеть (с помощью двух - трехмерной анимации) и проанализировать работу будущего склада до завершения его строительства и в случае необходимости внести коррективы в проект склада. Это позволяет убедиться в оптимальности выбранной для склада технологии и заявленных ресурсов до закупки оборудования. Более того, «проиграв» на модели несколько различных вариантов технологии, можно выбрать наилучший из них и, тем самым, уменьшить бюджет проекта и сократить эксплуатационные затраты.

• Задачи, решаемые с помощью имитационного моделирования: ▫ определение количества человеко-машинных ресурсов (погрузочной техники и рабочей

силы), обеспечивающих переработку внешних и внутренних грузопотоков ( при оптимальном уровне их загрузки, при заданных временных порогах обслуживания клиентов)

▫ определение необходимой площади для зон приемки, сортировки, хранения грузов ▫ проверка эффективности использования различных вариантов компоновочных

решений для хранения груза и сборки заказов ▫ поиск эффективных алгоритмов управления грузопотоком ▫ планирование процедур и графиков выполнения операций прихода и расхода на

складе ▫ составление эффективных расписаний по выполнению работ ▫ подсчет затрат на эксплуатацию склада и оптимизация их


44

Моделирование и анализ поведения

бизнес-процессов

• Визуализация бизнес-процессов, возможность проводить анализ узких мест в динамике

• Возможность сбора и анализа количественных (временных и стоимостных) показателей эффективности бизнес-процессов

• Проведение АВС-анализа с привязкой к процессам в реальном времени,

• Выполнение задач реинжиниринга, сравнение по количественным показателям варианты «как есть» и «как должно быть» (с применением статистических тестов);

• Проведение оптимизации бизнес-процессов с применением развитых алгоритмов.


45

Преимущества использования ИМ

• Обеспечивает учет неопределенностей (будущий спрос, цены конкурентов, сроки поставок)

• Сравнение альтернативных вариантов

• Анализ множества результирующих показателей

• Непротиворечивость результат

• Устраняет риски

• Дает экономию средств


46

Недостатки использования ИМ

• Затратность процесса разработки модели(время, средства)

• Модели могут оказаться чересчур сложными


47

Этапы технологии создания и

использования ИМ


48

Этап 1. Формулировка проблемы и

определение целей

• Обоснование сущности и места проблемы

• Формирование структуры

• Выявление множества значащих факторов

• Определение функциональных зависимостей

• Исследование объективных условий решения проблемы

• Обоснование целей и задач, необходимых для решения

• Разработка средств и методов решения

• Системная классификация задач моделирования

• Системный анализ возможностей методов моделирования

• Выбор эффективных методов

Системное рассмотрение сущности проблемы

Построение единой концепции решения проблемы

Системное использование методов

Системный подход к решению задач


49

Определение целей • Оценка – определение, насколько хорошо система предлагаемой

структуры будет соответствовать некоторым конкретным критериям • Сравнение альтернатив – сопоставление конкурирующих систем,

рассчитанных на выполнение определенной функции, или же на сопоставление нескольких предлагаемых рабочих принципов или методик

• Прогноз– оценка поведения системы при некотором предполагаемом сочетании рабочих условий

• Анализ чувствительности – выявление из большого числа действующих факторов тех, которые в наибольшей степени влияют на общее поведение системы

• Выявление функциональных соотношений – определение природы зависимости между двумя или несколькими действующими факторами, с одной стороны, и откликом системы с другой

• Оптимизация – точное определение такого сочетания действующих факторов и их величин, при котором обеспечивается наилучший отклик всей системы в целом


50

Формирование критериев

• Исключительно важно четкое и однозначное определение критериев. Это влияет на процесс создания и экспериментирования модели, кроме того неправильное определение критерия ведет к неправильным выводам

• Различают критерии, с помощью которых оценивается степень достижения цели системой, и критерии по которым оценивается способ движения к цели (или эффективность средства достижения целей)

• Для многокритериальных моделируемых систем формируется набор критериев, их необходимо структурировать по подсистемам или ранжировать по важности


51

Этап 2. Разработка концептуальной

модели объекта моделирования

• Концептуальная модель – есть логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы

• Основное содержание этого этапа – формулировка общего замысла модели, переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования ее компонент

• Концептуальное описание представляет собой упрощенное алгоритмическое отображение реальной системы


52

Этап 3.Формализация имитационной

модели • В процессе построения модели можно выделить 3 уровня ее

представления ▫ неформализованный (этап 2) – концептуальная модель; ▫ формализованный (этап 3) – формальная модель; ▫ программный (этап 4) – имитационная модель.

• Каждый уровень отличается от предыдущего степенью детализации моделируемой системы и способами описания ее структуры и процесса функционирования. При этом уровень абстрагирования возрастает.

• Основная задача этапа формализации – дать формальное описание сложной системы, свободное от второстепенной информации, имеющейся в содержательном описании, алгоритмическое представление объекта моделирования

• Цель формализации – получить формальное представление логико-математической модели, т.е. алгоритмов поведения компонент сложной системы и отразить на уровне моделирующего алгоритма вопросы взаимодействия между собой этих компонент


53

• Этап 4. Программирование имитационной модели - концептуальное или формальное описание модели сложной системы преобразуется в программу-имитатор в соответствии с некоторой методикой (дисциплиной) программирования, с применением языков и систем моделирования. Важным моментом здесь является корректный выбор инструментального средства для реализации имитационной модели.

• Этап 5. Сбор и анализ исходных данных - не всегда этот этап выделяется как самостоятельный, однако выполняемая на этом этапе работа исключительно важна, трудоемка




54

• Этап 6. Испытание и исследование свойств имитационной модели - после того, как имитационная модель реализована на ЭВМ, необходимо провести испытание, проверку достоверности модели. Это является чрезвычайно важным и ответственным моментом в имитационном моделировании. Проверка, выполненная не тщательно, может привести к неизвестным последствиям

• Этап 7. Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений.




55

Программное обеспечение для ИМ

• Дискретное – GPSS, Rockwell Arena, AnyLogic, ARIS

• Системная динамика – PowerSim, Ithink, Vensim, AnyLogic

• Корпоративные решения – SAP Supply Network Planning, i2 Supply Chain Strategist Tactican


56

Дополнительная информация

• Empatika.com, GPSS.ru, xjtek.ru

• конференции ИММОД, WinterSim


57

Группа компаний «На дом»

• Лидер рынка дистанционной торговли России

• Создана более 10 лет назад

• Каталоги «На дом», «Мегги Молл», «Красота и

здоровье

• Более 20 млн. человек в БД, активных около 3 млн.

• С декабря 2008 член группы ОТТО AG(Германия)


58

Управленческий учет и бюджетирование

Управление человеческими ресурсами(HR)

Поддержание инфраструктуры компании

Управление ИТ

Управление цепью поставок

Разработка

концепции

акции

Подготовка

товарного

предложения

Печать

полиграфии

Рассылка

конвертов

Сбор

и отправка

посылок

Управление

взаимоотношениями

с клиентами

(CRM)

Планирование Производство Уровень сервиса

Марж

аМ

арж

а

Первостепенные

активности

По

дд

ер

жи

ва

ющ

ие

акти

вн

ос

ти

Цепочка создания стоимости

59

.


59

Конфигурация цепи поставок

компании

Иностранные

поставщики

Российские

поставщики и

дистрибьюторы

Таможенные

терминалы

Склад Сборочные

линии

Центр

обработки

заказов

Почта России

Курьерские

службы

Потребители

Центр

производства и

рассылки

каталогов

заказы

каталоги

посылки

запрос на наличие

отгрузкипоставки

поставки

возвраты

Департамент маркетингаДепартамент логистики и снабжения

Клиентс

кая б

азы

рекл

ам

а в С

МИ

целева

я а

удито

рия

скл

ад

ско

й о

ста

ток

прогноз

зака

зы н

а з

аку

пку

Горизонт планирования 4-6 месяцев


60

Цели имитационного моделирования

• Стратегической является цель выразить отношение между логистическими показателями уровнем сервиса и издержками, оценить возможность улучшения сервиса с учетом поставленных ограничений на объем логистических затрат по всей цепи поставок – нащупать потолок

• Оперативной - выбор оптимальных параметров пополнения запасов и размещения заказов поставщикам для каждого товарной позиции


61

Настройки модели

• Управляющие параметры

• величина покрытия прогноза(дней)

• минимальный объем заказа(штук)

• страховой запас на складе(штук)

• Результирующие

• совокупные логистические издержки

• уровень сервиса


62

Имитационная модель. Состав

Управление пополнением запасов

Обработка клиентских заказов

Расчет издержек


63

Блок-схема цикла

пополнения

запасов

Страховой

запас>Прогноз(дней

покрытия)+Текущий

складской остаток-Текущая

нехватка-Размещенные

заказы

Расчет величины

заказа

Заказ поставщику, ждущий

размешения > Минимального

объема заказа

Да

Размещение

заказа

Да

Среди размещенных заказов,

есть уже доставленные

Увеличение складского

остатка

Увеличение затрат на

доставку

Нет

Нет

Да

Время ожидания

следующего цикла

размещения

Нет

Цель цикла, выполняемого с некоторой периодичностью -

поддерживать на складе страховой запас товара на складе, размещая

заказы поставщику объемом более определенной минимальной величины, учитывая прогноз

потребления на несколько дней вперед.


64

Блок-схема

процесса

обработки заказов

Заказы

клиентов

Есть все товары на складе

в необходимом количестве

Уменьшение складского

остатка

Сбор и отгрузка заказа

Увеличение маржи с продажУвеличение текущей

нехватки для

недостающего товара

Увеличение текущего

числа зависших

заказовЭто был

зависший

заказ ?

Это новый

зависший заказ?

Уменьшение текущей

нехватки товаров

Уменьшение

текущего числа

зависших заказов

Увеличение дней

ожидания

зависшего заказа

Ожидание

следующего дня

Да

Да

Нет

ДаНет

Нет

Процесс обработки фиксирует возникновение нехватки на складе,

задерживает отправку клиентских заказов до тех пор, пока все заказанные товары не будут

присутствовать на складе в необходимом объеме, а также

собирает статистику по времени ожидания.


65

Реализация модели в Rockwell Arena


66

Результаты моделирования. Графики

и числовые индикаторы

67

• Заказы и время ожидания

• Запасы на складе и поставки

• Издержки на хранение, на поставки

• Издержки ожидания и упущенные продажи

• Уровень сервиса


Оптимизация входных параметров

модели • Ограничений оптимизации (логистические

издержки не более 30% маржи) • Установка целевой функции (уровень сервиса) • Сценарные параметры (параметры размещения

заказов поставщикам)

• Максимальный уровень сервиса при ограничении логистических затрат на уровне не более 30% от маржи равен 84%, т.е. 4 из 5 полученных заказов будет отправлено без задержек – хороший результат

68


Оптимизация параметров управления

запасами Товар Страховой запас,

штук

Минимальный

объем заказа,

штук

Покрытие

прогноза, дней

1 10 300 12

2 10 300 21

3 300 50 7

4 300 50 7

5 300 50 7

По товарам 1 и 2 возможно сэкономить, рекомендовано хранить минимальный страховой запас на складе, и размещать редко значительные заказы, экономя на доставке. По товарам 3,4,5– значительный страховой запас, выгоднее хранить товары на складе, рекомендовано подвозить понемногу товару, чтоб держать страховой запас на высоком уровне.


69

[email protected]

+7(926) 555-15-53


70

mailto:[email protected]

Documents

Simulation using for SCM